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今年最後一天，環境部公布全年空氣品質監測數據。2025年PM_2.5平均濃度每立方公尺為12.6微克，優於今年目標值14微克。不過，受到氣候變遷影響，近年臭氧前驅物VOCs（揮發性有機物）濃度更高，環境部不排除近一步針對易產生VOCs的油漆、清潔劑進行管制。

社團法人台北市文化探索協會與綠色餐飲指南（Green Dining Guide，GDG）共同主辦的「2025國際綠色餐飲年會暨頒獎典禮」本（12）月3日於台北舉行。象徵最高榮譽的「綠色餐飲指南GDG年度大獎」，由推動「從產地到餐桌」概念30年的「蕃薯藤TINA有機家族」奪下。

正在思考年終轉換跑道嗎？環境部昨（23）日發布「2025年下半年綠領人才就業趨勢報告」指出，台灣綠領人才缺口逼近3萬人，是8年前的四倍。對於有越來越多PM職缺要求擁有環境部核發的綠領人才證明，環境部也將與大專院校合作相互認證學分，並開設資源循環、近零碳建築等加值課程，擴大培訓規模。

國科會與中央大學團隊研發新的電解產氫技術，透過改善材料導電度，並用雷射細微加工多孔結構，大幅降低產氫所需的電力，也降低運轉的溫度，提升產氫效率。計畫主持人、中央大學氫能研究中心主任曾重仁表示，這項技術可以最多可減少24%耗電量，降低產氫的成本，也是為未來生產綠氫鋪路。

企業明（2026）年將繳交第一筆碳費，除提出自主減量計畫適用優惠費率外，高碳洩漏風險行業可額外免徵八成排碳，相當於碳費「打兩折」。環境部昨（18）日發布認定原則草案，明確列出哪些是高碳洩漏風險行業。

高碳洩漏風險行業包含鋼鐵、水泥、石化、印刷電路板等17項，以及面對較大國際競爭壓力、碳費佔毛利較高的業者。在應繳碳費的465廠中有262廠屬高碳洩漏風險行業。

歐盟兩年前訂下2035年起出售的新車須零碳排規定，等同禁售燃油車，如今，政策大轉。歐盟執委會16日提案，2035年新車的平均碳排量較2021年減少90%即可。換言之，銷售仍須以電動車為主，但允許少量的油電混合車、氫能車或油車。

環境部昨（9）日辦理花蓮和平火力發電廠「海洋溫差發電計畫」環評第2次初審。由於計畫新建一條深度600公尺的深層取水管，環評委員關注對海洋生態與深層地質的影響，討論後要求台泥公司補正相關資料與減輕措施之後再審。

未來新增建物屋頂都要強制加裝光電，相關門檻條件規範的子法至今仍未公布。內政部長劉世芳日前卻表示要調整草案門檻，僅公有建築與工廠才需要加裝屋頂光電。20多個民間團體今（10）日召開記者會指出，縮限後將使屋頂光電成效大幅下降，僅有15%新建屋頂面積符合，讓能源轉型「倒退嚕」，呼籲勿再調整、原版草案盡速公告上路。

歐洲熱浪逐漸變成常態，從數年一次到幾乎每年都有。歐洲科學家發展出新預報模式，利用人工智慧（AI）與機器學習（ML），能在熱浪到來前4~7週提供預警，有助民眾提早因應準備。

熱浪是歐洲最致命的氣候災害之一。2003年、2010年和2022年都曾發生極端熱浪，造成上萬人死亡、農作歉收。高溫導致冷氣、空調用電量激增，電力價格也因此上漲。

非政府組織「人人的氣候韌性」（Climate Resilience for All）分析近年（2019年到2023年）歐洲城市高溫的情況。結果發現，希臘雅典幾乎從5月中一路熱到10月初，時間長達五個月；巴黎也不惶多讓，九月中還出現超過32°C的高溫。

為提早預報極端高溫事件，歐洲－地中海氣候變遷中心（CMCC）開發了一套新的氣象預報模式。這套系統採納了大氣、海洋到土壤相關、約2000個預報因子，再利用機器學習，依每個地點的特性，從諸多因子中挑選影響預報準確度最大的因子組合，進而推估熱浪形成的時間與地點。

CMCC說明，這項技術的一大創新，就是使用西元0年到1850年的古氣候模擬資料來訓練機器學習，所以他們能用的訓練數據量遠超過真實的觀測記錄。經過這樣的訓練後，新系統準確的預測了1993～2006年間真實發生的熱浪。

CMCC表示，這套模式的表現不僅與傳統預報系統相當、部分情況甚至更優。例如，斯堪地那維亞半島與北中歐交界地區的季節預報通常比較不準，新模式卻能有效提高預報準確度。

CMCC說，新模式能針對不同的時間與地點，指出哪些預報因子對準確度的影響更高，這樣的資訊對於研究極端高溫的生成與發展十分重要。舉例來說，這回研究就發現，歐洲的土壤溼度、溫度模式（temperature pattern）與大氣環流的出現是最關鍵的地區性因子，但從大尺度的因子來看，熱帶太平洋及大西洋則有助提高預報準確度。

研究成果於11月公布於《自然》（Nature）期刊，CMCC研究員麥克亞當（Ronan McAdam）表示，「機器學習將成為研究氣候變異（climate variability）很重要的一環。」

相較傳統的預報系統需要使用龐大的運算資源，SMCC指出，這項新技術聚焦熱浪預測，所需的額外的運算負擔並不高，並且，這套架構未來可望能應用於其他極端天氣事件與季節預報。

參考資料

• CMCC（2025年11月6日），Heatwave predictions months in advance with machine learning: A new study delivers improved accuracy and efficiency
• EuroNews（2025年11月6日），AI can now forecast European heatwaves weeks in advance. Here's how it works